Redis 如何避免数据丢失？

妖狐艹你老母 2024-04-06 13:36 104阅读 0赞

**目录**

1、AOF 日志是如何实现的？

2、三种写回策略

3、日志文件太大了怎么办？

4、AOF 重写会阻塞吗?

总结

--------------------

// 每一行文字当值得细细品读和仔细思考

如果有人问：“你会把 Redis 用在什么业务场景下？”我想你大概率会说：“我会把它当作缓存使用，因为它把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中读取数据，响应速度会非常快。”没错，这确实是 Redis 的一个普遍使用场景，但是，这里也有一个绝对不能忽略的问题：一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。// 性能和安全的悖论

我们很容易想到的一个解决方案是，从后端数据库恢复这些数据，但这种方式存在两个问题：一是，需要频繁访问数据库，会给数据库带来巨大的压力；二是，这些数据是从慢速数据库中读取出来的，性能肯定比不上从 Redis 中读取，导致使用这些数据的应用程序响应变慢。所以，对 Redis 来说，实现数据的持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至关重要的。// 不借助关系型数据库，在redis中独立解决问题，也就是使用 redis 持久化数据

目前，Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照。这篇文章，将重点介绍 AOF 日志。

#### 1、AOF 日志是如何实现的？ ####

说到日志，我们比较熟悉的是数据库的写前日志（Write Ahead Log, WAL），也就是说，在实际写数据前，先把修改的数据记到日志文件中，以便故障时进行恢复。不过，AOF 日志正好相反，它是写后日志，“写后”的意思是 Redis 是先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志，如下图所示：// 写前日志和写后日志的侧重点不一样，运用哪种日志，主要看记录内容

![1ce9b620084140e8a74367b8349fdd7e.png][]

那 AOF 为什么要先执行命令再记日志呢？要回答这个问题，我们要先知道 AOF 里记录了什么内容。

传统数据库的日志，例如 redo log（重做日志），记录的是修改后的数据，而 AOF 里记录的是 Redis 收到的每一条命令，这些命令是以文本形式保存的。

我们以 Redis 收到“set testkey testvalue”命令后记录的日志为例，看看 AOF 日志的内容。其中，“ \*3 ”表示当前命令有三个部分，每部分都是由“ $ + 数字”开头，后面紧跟着具体的命令、键或值。这里，“数字”表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如，“ $3 set ”表示这部分有 3 个字节，也就是“ set ”命令。// 记录内容的数据格式

![8c6713851d3b46c988e804afb8d4402a.png][]

但是，为了避免额外的检查开销，Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候，并不会先去对这些命令进行语法检查。所以，如果先记日志再执行命令的话，日志中就有可能记录了错误的命令，Redis 在使用日志恢复数据时，就可能会出错。

而写后日志这种方式，就是先让系统执行命令，只有命令能执行成功，才会被记录到日志中，否则，系统就会直接向客户端报错。所以，Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。// 非常聪明的设计，先执行，后记录，省去校验

除此之外，AOF 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。

不过，AOF 也有两个潜在的风险。// 数据丢失+写盘缓慢

首先，如果刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。如果此时 Redis 是用作缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话，此时，因为命令没有记入日志，所以就无法用日志进行恢复了。

其次，AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。

仔细分析的话，你就会发现，这两个风险都是和 AOF 写回磁盘的时机相关的。这也就意味着，如果我们能够控制一个写命令执行完后 AOF 日志写回磁盘的时机，这两个风险就解除了。// 问题总是出现在问题之中，新的解决方案会带来新的问题

#### 2、三种写回策略 ####

其实，对于这个问题，AOF 机制给我们提供了三个选择，也就是 AOF 配置项 appendfsync 的三个可选值。

*  Always，**同步写回**：每个写命令执行完，立马同步地将日志写回磁盘；// 同步写回
 *  Everysec，**每秒写回**：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘；//每隔一秒写
 *  No，**操作系统控制的写回**：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。// redis 不控制，由操作系统决定

针对避免主线程阻塞和减少数据丢失问题，这三种写回策略都无法做到两全其美。我们来分析下其中的原因。

*  “同步写回”可以做到基本不丢数据，但是它在每一个写命令后都有一个慢速的落盘操作，不可避免地会影响主线程性能；
 *  虽然“操作系统控制的写回”在写完缓冲区后，就可以继续执行后续的命令，但是落盘的时机已经不在 Redis 手中了，只要 AOF 记录没有写回磁盘，一旦宕机对应的数据就丢失了；
 *  “每秒写回”采用一秒写回一次的频率，避免了“同步写回”的性能开销，虽然减少了对系统性能的影响，但是如果发生宕机，上一秒内未落盘的命令操作仍然会丢失。所以，这只能算是，在避免影响主线程性能和避免数据丢失两者间取了个折中。// 性能和数据安全的折中方案

把这三种策略的写回时机，以及优缺点汇总在了一张表格里：

![38f2166d609840daaf3c54295bed605d.png][]

到这里，我们就可以根据系统对高性能和高可靠性的要求，来选择使用哪种写回策略了。总结一下就是：想要获得高性能，就选择 No 策略；如果想要得到高可靠性保证，就选择 Always 策略；如果允许数据有一点丢失，又希望性能别受太大影响的话，那么就选择 Everysec 策略。

但是，按照系统的性能需求选定了写回策略，并不是“高枕无忧”了。毕竟，AOF 是以文件的形式在记录接收到的所有写命令。随着接收的写命令越来越多，AOF 文件会越来越大。这也就意味着，我们一定要小心 AOF 文件过大带来的性能问题。

这里的“性能问题”，主要在于以下三个方面：

一是，文件系统本身对文件大小有限制，无法保存过大的文件；

二是，如果文件太大，之后再往里面追加命令记录的话，效率也会变低；

三是，如果发生宕机，AOF 中记录的命令要一个个被重新执行，用于故障恢复，如果日志文件太大，整个恢复过程就会非常缓慢，这就会影响到 Redis 的正常使用。// 文件过大的弊端，所以 AOF 只用来保证数据的安全性，并不常用来做恢复？

所以，我们就要采取一定的控制手段，这个时候，AOF 重写机制就登场了。

#### 3、日志文件太大了怎么办？ ####

简单来说，AOF 重写机制就是在重写时，Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件，也就是说，读取数据库中的所有键值对，然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入。比如说，当读取了键值对“testkey”: “testvalue”之后，重写机制会记录 set testkey testvalue 这条命令。这样，当需要恢复时，可以重新执行该命令，实现“testkey”: “testvalue”的写入。// AOF 重写机制就是记录数据的最后状态，而舍弃中间变化的过程，达到压缩数据的目的

为什么重写机制可以把日志文件变小呢? 实际上，重写机制具有“多变一”功能。所谓的“多变一”，也就是说，旧日志文件中的多条命令，在重写后的新日志中变成了一条命令。

我们知道，AOF 文件是以追加的方式，逐一记录接收到的写命令的。当一个键值对被多条写命令反复修改时，AOF 文件会记录相应的多条命令。但是，在重写的时候，是根据这个键值对当前的最新状态，为它生成对应的写入命令。这样一来，一个键值对在重写日志中只用一条命令就行了，而且，在日志恢复时，只用执行这条命令，就可以直接完成这个键值对的写入了。// 有点类似于对数据进行整理，去掉无关紧要的过程，留下最终的结果

下面这张图就是一个例子：

![52e5dd8f594746e897938aba5bce9e03.png][]

当我们对一个列表先后做了 6 次修改操作后，列表的最后状态是\[“D”, “C”, “N”\]，此时，只用 LPUSH u:list “N”, “C”, "D"这一条命令就能实现该数据的恢复，这就节省了五条命令的空间。对于被修改过成百上千次的键值对来说，重写能节省的空间当然就更大了。

不过，虽然 AOF 重写后，日志文件会缩小，但是，要把整个数据库的最新数据的操作日志都写回磁盘，仍然是一个非常耗时的过程。这时，我们就要继续关注另一个问题了：重写会不会阻塞主线程？

#### 4、AOF 重写会阻塞吗? ####

和 AOF 日志由主线程写回不同，重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据库性能下降。// 不会，重写由后台子进程完成，但是 fork 子线程这个瞬间一定是会阻塞主线程的

我把重写的过程总结为“一个拷贝，两处日志”。

“一个拷贝”就是指，每次执行重写时，主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时，fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程，这里面就包含了数据库的最新数据。然后，bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下，逐一把拷贝的数据写成操作，记入重写日志。// fork子进程时，子进程会拷贝父进程的页表，即虚实映射关系，而不会拷贝物理内存。子进程复制了父进程页表，也能共享访问父进程的内存数据，此时，类似于有了父进程的所有内存数据。

“两处日志”又是什么呢？// AOF 日志 + AOF 重写日志

因为主线程未阻塞，仍然可以处理新来的操作。此时，如果有写操作，第一处日志就是指正在使用的 AOF 日志，Redis 会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来，即使宕机了，这个 AOF 日志的操作仍然是齐全的，可以用于恢复。// AOF 日志缓冲区

而第二处日志，就是指新的 AOF 重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。此时，我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。// AOF 重写日志缓冲区

![057c804ec1c343f893f4bbc63ca9f6c6.png][]

总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。而且，因为 Redis 采用额外的线程进行数据重写，所以，这个过程并不会阻塞主线程。

#### 总结 ####

Redis 为避免数据丢失，采用了 AOF 方法。这个方法通过逐一记录操作命令，在恢复时再逐一执行命令的方式，保证了数据的可靠性。

这个方法看似“简单”，但也是充分考虑了对 Redis 性能的影响。总结来说，它提供了 AOF 日志的三种写回策略，分别是 Always、Everysec 和 No，这三种策略在可靠性上是从高到低，而在性能上则是从低到高。

此外，为了避免日志文件过大，Redis 还提供了 AOF 重写机制，直接根据数据库里数据的最新状态，生成这些数据的插入命令，作为新日志。这个过程通过后台线程完成，避免了对主线程的阻塞。

其中，三种写回策略体现了系统设计中的一个重要原则 ，即 trade-off，或者称为“取舍”，指的就是在性能和可靠性保证之间做取舍，这是做系统设计和开发的一个关键哲学。

落盘时机和重写机制都是在“记日志”这一过程中发挥作用的。例如，落盘时机的选择可以避免记日志时阻塞主线程，重写可以避免日志文件过大。但是，在“用日志”的过程中，也就是使用 AOF 进行故障恢复时，我们仍然需要把所有的操作记录都运行一遍。再加上 Redis 的单线程设计，这些命令操作只能一条一条按顺序执行，这个“重放”的过程就会很慢了。

那么，有没有既能避免数据丢失，又能更快地恢复的方法呢？当然有，那就是 RDB 快照了。后续文章中会继续介绍 RDB 快照。

[1ce9b620084140e8a74367b8349fdd7e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/5506225682a141da830f8ca35b265ef1.png
[8c6713851d3b46c988e804afb8d4402a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/d0aeedb917d34c0c9d4e075bef1ce718.png
[38f2166d609840daaf3c54295bed605d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/fc950431362c44859132cb7bad4f7a4b.png
[52e5dd8f594746e897938aba5bce9e03.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/e779241a6cfe4d1994fc5b5b2a280b2a.png
[057c804ec1c343f893f4bbc63ca9f6c6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/35e5cfe077bf4a129e549fedc9a0fea4.png